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鉴别人脸深度伪造,人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队,提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法,该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展,机器自动生成内容的水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中的热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议,它进一步混淆了数字世界与真实世界边界,带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起

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如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

随着大数据时代的到来,个人信息安全问题日益严峻,基于图像处理的人脸识别和检测技术得到了广泛的应用。然而,目前人脸检测技术都是针对数量较小的人脸图像,随着大数据概念的深入,图像大数据处理将对人脸识别技术提出更高要求。在最原始的基于人脸识别系统中,基于当前拍摄的人脸照片与预先存储的人脸照片之间的比对,来进行身份验证。然而,当将被仿冒者本人的照片置于这种基于人脸照片比对的身份验证系统中的摄像头前时,这种基于人脸照片比对的身份验证系统可能通过用户身份验证。换言之,恶意用户可以使用被仿冒者的照片来进行恶意攻击(即,照片攻击),这种基于人脸照片比对的人脸识别系统不能抵抗照片攻击。于是,人脸活体检测技术应运而生。

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机器学习创建个性化、快餐式媒体内容

付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供(Over-The-Top,OTT)的视频点播(Video-on-Demand,VoD)服务的竞争中逐渐处于劣势,尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容,但是后者利用短视频和刷剧(binge-watching)的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题,一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容,但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明,用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来,机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。

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人人皆可二次元!小姐姐生成不同风格动漫形象,肤色、发型皆可变

机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 一张输入人脸图像,竟能生成多样化风格的动漫形象。伊利诺伊大学香槟分校的研究者做到了,他们提出的全新 GAN 迁移方法实现了「一对多」的生成效果。 在 GAN 迁移领域,研究人员可以构建一个以人脸图像为输入并输出人脸动漫形象的映射。相关的研究方法已经出现了很多,如腾讯微视此前推出的迪士尼童话脸特效等等。 在迁移过程中,图像的内容(content)部分可能会被保留,但风格(style)部分必须改变,这是因为同一张脸在动画中能以多种不同的方式表示。这意味着:迁移过程是一个一对多的映

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家乐福全球首家新业态开业,全是腾讯的“秘密武器”!

昨天,家乐福全球首家主打餐饮、生鲜、进口商品、自有品牌的新业态在上海落地。 同时,这也是也是腾讯智慧零售工具最齐全的微信支付智慧零售旗舰店门店:小程序、微信支付、腾讯优图、社交广告、腾讯视频IP、腾讯云等智慧零售工具都集聚在同一家门店里。 腾讯视频IP瞄准年轻人引流带货 对于传统零售行业面临的到店客群老龄化问题,如何吸引当下年轻人到店消费成了数字转型的关键。而腾讯智慧零售首次将“腾讯视频IP整合营销能力”赋予大型商超业态,用自带粉丝和流量的超级IP,吸引年轻人到店。 针对年轻的二次元受众,家乐福微信

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Unsupervised Image-to-Image Translation Networks

大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的,即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用,因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监督图像到图像翻译(UNIT)框架。所提出的框架可以在没有任何对应图像的情况下在两个域中学习翻译函数。我们通过结合权重共享约束和对抗性训练目标来实现这种学习能力。通过各种无监督图像翻译任务的可视化结果,我们验证了所提出的框架的有效性。消融研究进一步揭示了关键的设计选择。此外,我们将UNIT框架应用于无监督领域自适应任务,并取得了比基准数据集中的竞争算法更好的结果。

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